問題タブ [mutation]

「 Major 」という Java ミューテーション テスト ツールを使用してミュータントを作成しようとしています。

ミュータントが必要な機能を指定したいと思います。問題は、クラスに同じ名前で異なる引数を持つ複数の関数があることです。欲しい機能だけを選ぶ方法はありますか？

2 番目のコード (ストリームを含むコード) が最初のコードよりも優れているのはなぜですか?

初め ：

2番 ：

ミューテーションの問題を回避するために、複合トリガーを作成しようとしています。テーブルと、トランザクション挿入を実行する python のプロシージャがあります。テーブルには n フィールドがあります。私がやろうとしているのは、これらのフィールドのいずれかの値が負の場合、操作を実行せず、テーブルのフィールドの前のレコード (挿入前) から値を挿入することです。もう 1 つの懸念事項は、サイトを区別するために、フィールドの 1 つが id であるということです。

いいえ、これは私が持っているコードです。1つのフィールド（KWHGEN）のみを考慮しています：

しかし、突然変異エラーが私に続いています;-)

私は苦労してきたので、これらの 2 つのコード ブロックが K の同じ出力を生成しないことを確認してください (f(s) が True を返し、他の要素がないように、元々 K にあったすべての文字列 s を含むように K を変更します)。 )

と

print K と入力すると、最初のブロックは次のようになります。

2 番目のブロックは次のようになります。

それが私が欲しいものです。しかし、私はそれがそのような答えを生み出すメカニズムを理解しようとしています. 私には、関数の入力を変更/変更できると言っていますが、入力を必要なものに再割り当てすることはできません。

二分木に遺伝的演算子を適用することに頭を悩ませようとして問題が発生しています。

まず、 Grow (可変サイズのツリー) とFull (バランスの取れた同じ形状とサイズのツリー)という 2 種類のツリーを生成するメソッドがあります。

各ツリーのクラスは次のようになります。

ここで、遺伝的演算子、つまりミューテーションとクロスオーバーを実装する方法を理解するのに苦労しています

初期集団から木をランダムに選択しますが、これらの遺伝的演算子を適用するにはどうすればよいですか? 変異の場合:

• 親ツリーのポイントをランダムに選択する必要があります。
• 選択したポイントの下にあるサブツリー全体を削除します。
• 削除されたサブツリーと同様の深さの新しいサブツリーを生成します。
• 元の親ツリーと選択したポイントに戻します。

これが今の子孫です。

グラフィック描写:

クロスオーバーについても同様のことを行う必要があります。

理論的には簡単に思えますが、これをコーディングする方法がわかりません（Java）。どんな助けでも大歓迎です。

編集:完全なツリーを生成するために使用した方法は次のようになります。

言葉遊びをしようとしている。たとえば、txt ファイルから「スクリプト」という単語を読み取りました。次に、文字のすべての変異を行い、それぞれを書きたいと思います。ここに変更があります

私が手に入れようと思っていたのは

したがって、すべての可能な組み合わせ。itertool.product と同様に、その方法について少し混乱しています。こんな感じで始めました

今、私はここで混乱しています。アルファベットのすべての文字を要求する必要があり、これを複雑にしています。

おそらく、ループ内に多くのループが必要になるでしょう。単語の文字数は、ループの操作方法だと思います。

ITは複雑になり、おそらく遅くなります。簡単な方法はありますか？インポートする機能 (ツール) はありますか?

問題は、一言で同じ文字をどのように扱うか、どのように t するかです。

PS私はpython 3.4.2を使用しています

Java プログラムの突然変異テストにµJavaを使用しています。私は突然変異テストを学んでいるので。

私は2つのクラスを持っています

1 : 親

および 2 : 子

そして、muJavaのIOD操作を適用しています。`したがって、それは変異体を生成しています。子クラスのオーバーライドされたメソッド printTemp を削除しています。

私のテストケースは：

しかし、 Mutation Testing を実行していると、変異体が生きていることがわかりました。殺したい！私に何ができる ？？